2016年3月7日，谷歌首席科学家，MapReduce、BigTable等系统的创造者，Jeff Dean受邀韩国大学，演讲主题《大规模深度学习》，这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前，观众也问了开奖直播的预测，开奖直播只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说；还有人问道开奖直播喜欢的编程语言（C++爱恨交织，喜欢Go的简洁，Sawzall才是真爱）；在Google作为首席一天是怎么过的（要吃好早饭，到处闲逛闲聊，找到那些每个领域专家一起攻克难题）。本文首发微信公众号“董老师在硅谷”，转载请联系。

整合意味着理解

如果你不理解信息中的奥秘，那么你也很难去组织它。

Jeff Dean是Google系统架构组院士，在讲座：“大规模深度学习构建智能计算机系统”中提到这句和Google的使命：整合全球信息，使人人皆可访问并从中受益。早期开奖直播们通过收集，清理，存储，索引，汇报，检索数据完成“整合”的工作，当Google完成这个使命，就去迎接下一个挑战。

理解到底是什么含义？

如果想从图像去解释物理世界，计算机需要去选择跟那些感兴趣的点，阅读文字并去真正理解。

像下面的文字“car parts for sale”，传统的Google通过关键字匹配来给出结果，但更好的匹配是第二个。这是一个需求深度理解的过程，而不能停留在字面，要去做一个优秀搜索和语言理解产品。

Google的深度神经网络历史

Google跟其开奖直播公司的不同是，2011年就开始Google大脑计划，当时想通过使用神经网络来提升技术水准，但并没有把研究做成像大学象牙塔那种，而是结合安卓，Gmail，图片去改进产品解决真正问题。这对其开奖直播公司也是很好的借鉴，把研究和员工工作结合起来。

神经网络老早就开始研究，上世纪60年代发明，在80年代和90年代早期也流行过，后来又不火了。两个原因：缺少计算能力去训练数据模型，这样也不能用来做更大规模的问题；2）缺少大量有效的数据集。而Google通过算法的力量，在加上开奖直播们强大的基础架构，海量数据集创造了AI的绝佳温床。

深度学习一开始从少数的产品组开始，一段时间后反响很好，能解决之前不能做的，就更多的团队开始采纳。使用深度学习的产品有：安卓，Apps，药品发现，Gmail，图片理解，地图，自然语言，图片，机器人，语音翻译等。

深度学习能应用到很多领域原因是那些通用模块：语音，文字，搜索词，图片，视频，标签，实体，短语，音频特性。输入一类信息，决定你想要的输出，收集训练数据作为你想要计算的潜在函数，然后就放手不管了。

模型很赞的原因是因为灌了很多原始形式的数据。你不需要教工程师很多特征点，模型的力量在于从观察一些例子就能自动识别数据中的有用信息。

深度神经网络是什么？

神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数。从一个空间输入在转化为另一个空间的输出。这里的函数不是像平方，而是真正复杂的函数。当你给出一些原始像素，比如猫，而输出就是对象的类别。